【摘" 要】坡道起步控制是AMT產(chǎn)品化的關(guān)鍵技術(shù)之一，而坡道起步、坡道控制，坡度信號是必要輸入，在混動系統(tǒng)中，對于能量管理、換擋控制、避免頻繁換擋、動力性差和燃油經(jīng)濟性差等方面都具有重要的作用。本文通過獲取控制器內(nèi)部的加速度進行坡度計算，并進行試驗驗證，與外置的坡度傳感器進行對標，滿足實際使用工況，大大降低了采購成本。

【關(guān)鍵詞】AMT；坡度估算；卡爾曼濾波

中圖分類號：U462.31" " 文獻標志碼：A" " 文章編號：1003-8639（ 2022 ）12-0068-02

Slope Estimation and Verification Based on Kalman Filter

ZHAO Guo-qiang，JU Min，LIU Dan-dan，DENG Jin-tao，YUAN Wen-wen

（Weichai Power Co.，Ltd.，Weifang 261061，China）

【Abstract】Hill start assist control is one of the key technology of AMT transition，the ramp start，ramp control，slope is necessary input signal，in a hybrid system for energy management，shift control，avoid frequent shift，poor dynamic performance and fuel economy plays an important role. This paper obtain the controller inside the acceleration calculation of slope and test verification，and the outer slope sensor for standard，satisfy the actual working condition of use，greatly reduce the purchasing cost.

【Key words】 AMT；slope estimation；Kalman filter

坡道起步控制是AMT產(chǎn)品化的關(guān)鍵技術(shù)之一[1]，對于能量管理、換擋控制等有重要的作用，所以準確的坡度信號是做好控制策略的必要輸入之一[2-3]。

坡度識別有兩種方法，一種是基于汽車動力學(xué)計算坡度，一種是通過加速度傳感器測量計算得到坡度。本文通過第二種方法進行坡度的計算[3]。按照加速度傳感器的檢測方向來區(qū)分，其可分為單軸加速度傳感器、雙軸加速度傳感器和三軸加速度傳感器等[4]，部分廠家開發(fā)了加速度傳感器。

1" 整體布置方案

為驗證坡度準確性，達到對標效果，安裝外置坡度傳感器進行對標，經(jīng)使用手機水平儀等進行校核，準確度符合要求。同時考慮到震動對控制器內(nèi)加速度傳感器的影響，要選擇合理的安裝位置，盡量減小震動帶來的噪聲影響，本次試驗控制器安裝在車架上。

對于傾角測量來說，用它可以測量對于水平位置的傾斜度，兩部件相互平行度與垂直度，該方法是通過把重力矢量及其在加速度計軸上的投影來確定傾斜角度，并通過計算得出具體值是多少[4]。

控制器中安裝的為三軸加速度傳感器，前進方向為X軸方向，橫向加速度為Y方向，垂直加速度為Z方向，布置方式見圖1。

三軸加速度傳感器位于TCU控制器內(nèi)，安裝位置的選取本著震動較小的原則進行，盡量選擇車架等不易震動的位置，本文控制器安裝位置為車架。

角度與加速度的轉(zhuǎn)換關(guān)系及圖示如下（圖2）。

坡度的角度與加速度之間的關(guān)系可以通過如下公式進行轉(zhuǎn)換：

θ=arcsin（X）（1）

θ=arctan（X / Z）（2）

式中：θ——傾角；X、Z——加速度輸出值。

本文選用第一種方法即用縱向加速度X進行坡度計算，坡度的百分比可以通過傾角θ得到，坡度的百分比是指坡度的百分比法。坡度百分比法是坡度最為常用的方法，即兩點的高程差與其路程的百分比，其計算公式如下：

坡度=（高程差/路程）×100%（3）

本文坡度用百分比表示。

2" 狀態(tài)觀測器設(shè)計及軟件實現(xiàn)

控制器加速度縱向測量值ax與車速加速度a=有如下關(guān)系：

a==ax-g×sinθ（4）

且單位時間內(nèi)可以認為車速保持不變。

選定系統(tǒng)狀態(tài)變量為速度v及傾角正弦值f （θ），將其轉(zhuǎn)化為狀態(tài)空間模型如下：

x（k+1）=Ax（k）+Bu（k）+w（5）

y（k）=Cx（k）+Du（k）+v（6）

其中：" " " " " A=[1，g*t；0，1]

B=[t；0]

C=[1 0]

D=[0]

x（k）=[v；f （θ）]

y（k）=[v]

u（k）=ax

確定狀態(tài)空間模型后，按照卡爾曼濾波的算法流程進行計算，本文不再贅述[5]。

圖3是坡度估算的軟件流程圖，通過傳感器采集的輸出軸轉(zhuǎn)速和縱向加速度，經(jīng)過處理后作為卡爾曼濾波的輸入，得到車速和f （θ）信號，進而得到加速度信號，對計算得到的原始坡度信號進行修正，得到最終的坡度值。

圖4是軟件程序示意圖，即圖3軟件流程圖的實現(xiàn)方式，其中卡爾曼濾波需要設(shè)置對應(yīng)的初值，最終的坡道的低通濾波器的濾波MAP（車速和加速度查詢）也要進行預(yù)先標定。

圖5是低速狀態(tài)下的仿真效果對比圖，圖中藍線為外置坡度信號，黑線為利用卡爾曼濾波計算的坡道信號，從圖中可以看出，兩者基本吻合。

圖6為使用卡爾曼濾波計算的坡度和使用移動平均值法直接計算的坡度，從圖中可以看出，雖然趨勢相同，但移動平均值計算坡度值跳變較大，不如卡爾曼濾波計算的精確、穩(wěn)定。

圖7是高速狀態(tài)下的仿真效果對比圖，圖中藍線為外置坡度信號，黑線為利用卡爾曼濾波計算的坡道信號，從圖中可以看出，兩者基本吻合且誤差較小，滿足使用條件。

圖8為高速坡度計算對比圖，從圖中可以看出雖然加速度對坡度有一定影響，但都在可以接受范圍內(nèi)。軟件仿真與實車驗證效果一致，都能正確地反映坡度變化，且能保證換擋控制等邏輯的準確性。

3" 結(jié)論

本文提出了卡爾曼濾波算法對于坡度估算的方法，對低速及高速行駛過程中的坡度計算進行了坡度估算。從坡度對比圖可以看出，使用卡爾曼濾波的算法較簡單，使用移動平均值濾波計算的值較穩(wěn)定且誤差較外置坡度在可接受范圍內(nèi)，不影響能量管理、換擋控制等。

參考文獻：

[1] 嚴進輝. 電控機械式自動變速器坡道起步控制研究[D]. 長春：吉林大學(xué)，2009.

[2] 孫文軍，范珊珊，聶幸福，等. AMT中坡度動態(tài)識別算法研究[J]. 重型汽車，2016（6）：9-10.

[3] 韓偉. 重型商用車AMT坡度及載重識別策略[J]. 牡丹江師范學(xué)院學(xué)報（自然科學(xué)版），2018（3）：39-41.

[4] 柳燚，馬百杰. 三種加速度傳感器傾角檢測研究[J]. 南方農(nóng)機，2021（8）：137-138.

[5] 吳志成，林清華，楊林，等.基于卡爾曼濾波的汽車行駛狀態(tài)估計[C]//2020中國汽車工程學(xué)會年會論文集，347-350.

（編輯" 章" 子）